流程挖掘实践案例研究洞察

### 流程挖掘实践案例研究洞察 #### 1. 流程挖掘工具与技术应用情况 在流程挖掘领域，不同工具和技术的应用情况各有不同： - **Fuzzy Miner**：作为最古老、最简单的技术之一，它是整体上应用最广泛的工具/技术，并且逐年来看，也是最常被应用的。 - **Heuristic Miner**：其使用量随着时间的推移呈下降趋势。 - **Inductive Miner**：自2016年发布以来，使用量不断增加。 - **Alpha Miner算法**：尽管存在已知的局限性，但它仍然是一种受欢迎的工具/技术。 - **Social Network Miner工具/技术**：尽管社交网络分析是一个常见的应用领域，但案例研究作者很少提及该工具/技术。 下面用表格总结这些工具和技术的应用趋势： | 工具/技术 | 应用趋势 | | --- | --- | | Fuzzy Miner | 最常用，逐年应用广泛 | | Heuristic Miner | 使用量下降 | | Inductive Miner | 使用量增加 | | Alpha Miner | 持续受欢迎 | | Social Network Miner | 很少被提及 | #### 2. 流程挖掘方法论的严谨性评估 为了评估流程挖掘案例研究的严谨程度，我们设计了一个综合严谨性指标。对于任何被审查的案例研究 \( c \)，其整体严谨性度量 \( Tc \)（\( 0 \leq Tc \leq 1 \)）通过将方法论各阶段的严谨性值相加，然后除以21（可能的最大严谨性值）来计算。 通过对按出版年份平均的严谨性值进行分析，我们发现： - 随着时间的推移，每年发表的案例研究数量总体上呈增加趋势。 - 然而，方法论的严谨程度（每年的平均 \( Tc \)）显著下降。 从累积频率分布来看，53%的案例研究的 \( Tc \leq 0.33 \)，只有12.5%的案例研究达到 \( Tc \geq 0.5 \)，在152个分析案例中，只有8个案例（4%）达到 \( Tc \geq 0.67 \)。 基于对案例研究作者情况的初步观察，我们推测论文严谨程度下降的一个可能原因与作者模式的变化有关。对前8个信息最丰富的案例研究的合著情况分析表明： - 一位作者参与了8篇论文中的4篇。 - 存在参与多篇论文的合著者群体，例如，同一组作者撰写了2个案例研究，一位作者与至少参与2个案例研究的合著者一起参与了3个案例研究。 - 一些案例研究的合著者包括流程挖掘专家和领域专家，并且这些作者在流程挖掘的多个方面都有研究经验。 下面是一个mermaid格式流程图，展示严谨性评估的流程： ```mermaid graph LR A[案例研究] --> B[计算各阶段严谨性值] B --> C[相加各阶段严谨性值] C --> D[除以21得到Tc] D --> E[按年份平均Tc] E --> F[分析趋势] ``` #### 3. 流程挖掘方